Amazon Web Services ブログ

Category: Amazon Bedrock

AWS Weekly Roundup:数字で見るプライムデー2026、クロード・ハイク 5.5、Amazon Nova 2.5 Sonic など (2026 年 10 月 13 日)

数字の中には、しばらく向き合ってみないと想像しにくいものもあります。2026 年 10 月 5 日週、プライム […]

AWS で本番 AI エージェントを構築する: 6つの柱によるウォークスルー

AI エージェントをデモから本番運用へ進めるには、何が必要でしょうか。本記事では、自動車工場の部品在庫エージェントを例に、Build (構築)・Test (テスト)・Run (実行)・Secure (セキュリティ保護)・Observe (観測)・Govern (ガバナンス) の6つの柱を順に解説します。Amazon Bedrock AgentCore や Guardrails、Evaluations、Cedar ポリシーを使った実装方法を紹介します。

Agent Skills で Amazon Bedrock の自動推論ポリシーのライフサイクルを自動化

Amazon Bedrock の自動推論チェック (Automated Reasoning checks) では、AI の回答を形式論理で検証し、説明可能な判定を得られます。この記事では、Agent Skills を使って自動推論ポリシー (Automated Reasoning policy) のライフサイクルをコーディングエージェントからコードで実行する方法を説明します。builder や validator など 6 つのスキルの役割と構成を紹介し、育児休暇ポリシーを例に構築からデプロイ、検証までを順に解説します。あわせて、SATISFIABLE という判定の解釈など、スイートを実行して得られた教訓も紹介します。

Amazon Bedrock の自動推論チェックが変える生成 AI のコンプライアンス

別の大規模言語モデル (LLM) に出力を評価させる LLM-as-a-judge のような確率的な検証は、規制業界が監査で求められる形式的な保証を提供できません。この記事では、Amazon Bedrock Guardrails の自動推論チェックが形式的検証によって AI の出力を数学的に検証し、監査にそのまま使えるエビデンスとともに、確率的な確信から数学的な証明へ進む道筋を提供する仕組みを説明します。Amazon Logistics、Lucid Motors、Fortive、FETG など 6 業界の導入事例と、コンプライアンスチェックのリファレンスアーキテクチャ、利用開始の手順も紹介します。

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